GFPGAN环境搭建：从零开始构建人脸修复开发环境
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/gf/GFPGAN GFPGAN是由腾讯ARC实验室开发的基于深度学习的人脸图像修复工具，专门用于低质量人脸图像的超分辨率恢复。本文将详细指导您如何从零开始搭建完整的GFPGAN开发环境，让您能够快速上手这个强大的人脸修复工具。
📋 环境准备要求
在开始安装前，请确保您的系统满足以下基本要求：
- Python版本: Python ≥ 3.7 (推荐使用Anaconda或Miniconda)
- 深度学习框架: PyTorch ≥ 1.7
- 硬件要求: NVIDIA GPU + CUDA (可选，但推荐用于加速)
- 操作系统: Linux (推荐) 或 Windows
🚀 四步快速安装指南
第一步：克隆项目仓库
首先需要获取GFPGAN的源代码：
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/gf/GFPGAN.git
cd GFPGAN
第二步：安装核心依赖包
GFPGAN依赖于多个重要的Python包，包括：
- basicsr: 基础超分辨率工具库
- facexlib: 人脸检测和修复辅助库
- torch: PyTorch深度学习框架
安装命令：
pip install basicsr facexlib
pip install -r requirements.txt
第三步：安装项目包
使用开发模式安装GFPGAN包：
python setup.py develop
第四步：可选安装Real-ESRGAN
如果您需要增强非人脸区域（背景），可以额外安装：
pip install realesrgan
🔧 配置文件说明
GFPGAN提供了多个训练配置文件，位于options/目录：
- train_gfpgan_v1.yml: 完整训练配置
- train_gfpgan_v1_simple.yml: 简化版本配置
🎯 测试环境是否成功
安装完成后，您可以使用项目自带的测试图像验证环境：
输入图像位于inputs/whole_imgs/目录，包含多个测试样本。
运行推理测试：
python inference_gfpgan.py -i inputs/whole_imgs -o results -v 1.3 -s 2
💡 常见问题解决
Q: 安装过程中遇到CUDA相关错误怎么办？ A: 可以尝试使用不需要CUDA扩展的clean版本，具体参考PaperModel.md
Q: 内存不足如何解决？ A: 减小批次大小或使用CPU模式运行
Q: 如何选择不同的模型版本？ A: 通过-v参数指定版本号（1、1.2、1.3）
📊 模型版本对比
GFPGAN提供了多个版本的预训练模型：
- V1.3: 最自然的结果，适合极低质量输入
- V1.2: 输出更锐利，带有美妆效果
- V1: 原始论文模型，包含着色功能
🎉 环境搭建完成
恭喜！您已成功搭建GFPGAN开发环境。现在您可以：
- 使用预训练模型进行人脸修复
- 根据自己的需求训练定制模型
- 探索不同版本模型的效果差异
- 集成到自己的图像处理流水线中
GFPGAN为人脸图像修复提供了强大的工具，无论是老照片修复还是低质量图像增强，都能产生令人印象深刻的效果。开始您的人脸修复之旅吧！✨
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
